## PENGGUNAAN SELEKSI FITUR UNTUK KLASIFIKASI BENIH PADI RAWA KALIMANTAN SELATAN BERDASARKAN CIRI FISIK
Muhammad Syahid Pebriadi 1) , Nahdi Saubari 2)
1,2 Informatika, Universitas Muhammadiyah Banjarmasin Jl. Gubernur Sarkawi, Alalak, Barito Kuala, Banjarmasin Email: 1 m.syahid.f@umbjm.ac.id, 2 nahdisaubari@umbjm.ac.id

## Abstrak
Indonesia  memiliki  ragam  padi  (Oryza  sativa  L.) sebanyak 4000 ragam lebih yang tersimpan di bank gen Balai Besar Biogen. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan benih padi rawa Kalimantan Selatan menggunakan  algoritma  klasifikasi  KNN  tanpa  dan dengan  seleksi  fitur  serta  membandingkan  akurasinya. Metode penelitian meliputi Pengumpulan Data, Pembuatan  Data  Sintetis  dengan  nilai  statistik,  Seleksi Fitur  dengan  algoritma  ReliefF,  Pembagian  Data  Latih dan  Data  Uji  dengan  Stratified  k-fold  cross  validation, pemodelan menggunakan algoritma KNN serta perhitungan  akurasi.  Hasil  penelitian  berupa  tiga  fitur yang  optimal  hasil  seleksi  fitur  meliputi  AspectRatio, MajorAxis,  dan  Feret  dengan  nilai  bobot  berturut-turut 0,489; 0,485; dan 0,456. Rata-rata akurasi paling tinggi didapatkan pada saat nilai k=3 sebesar 71% untuk Data Sintetis tanpa Seleksi Fitur sedangkan akurasi algoritma KNN terhadap Data Sintetis  dengan Seleksi Fitur untuk nilai k=3 sebesar 74%, nilai k=5 sebesar 75% dan k=7 sebesar  76%.  Jika  dibandingkan  dengan  Data  Sintetis tanpa  Seleksi  Fitur,  maka  penambahan  akurasi algoritma KNN untuk nilai k=3 sebesar 3%, serta untuk nilai  k=5  dan  k=7  sebesar  6%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  penggunaan  seleksi  Fitur  dapat  meningkatkan akurasi  algoritma  KNN  untuk  mengklasifikasikan  data benih  padi  rawa  Kalimantan  Selatan  berdasarkan  ciri fisiknya.
Kata Kunci: Akurasi, klasifikasi , KNN, seleksi fitur.

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan salah satu negara yang menjadikan nasi  sebagai  makanan  pokoknya,  hal  ini  berkaitan dengan jumlah produksi padi Indonesia yang menempati urutan  ke-3  setelah  China  dan  India  [1].  Selain  itu, ragam padi (Oryza sativa L.) tercatat sebanyak 4000 ribu ragam  lebih  disimpan  sebagai  koleksi  plasma  nutfah yang  disimpan  di  bank  gen  Balai  Besar  Biogen  [2]. Untuk  memprediksi  hasil  dan  kualitas  padi,  maka diperlukan  identifikasi  kelas  padi  untuk  pemulia tanaman.
Para  ahli  yang  berpengalaman,  menentukan  kelas padi  melalui  karakteristik  visualnya.  Cara  ini  memiliki kelemahan dikarenakan faktor subjektifitas dan kesalahan  dari  masing-masing  ahli.  Para  ahli  pertanian mengklasifikasikan  padi  berdasarkan  uji  perbedaan, keseragaman  dan  stabilitas  yang  menggunakan  begitu
banyak  mesin.  Hal  ini  berpengaruh  terhadap  biaya, sumber  daya,  tenaga  dan  waktu  yang  digunakan.  Oleh karena  itu  diperlukan  pendekatan  objektif  untuk mengklasifikasikan benih padi.
Beberapa  peneliti  melakukan  pendekatan  objektif menggunakan  teknik  pengolahan  citra  dan  teknik klasifikasi  menggunakan  algoritma  seperti k-nearest neighbor (KNN), Support  Vector  Machine (SVM), Random  Forest (RF)  dan Artificial  Neural  Network (ANN)  [3]  [4]  [5].  Teknik  klasifikasi  memerlukan  data yang  pada  umumnya  terdiri  atas  data  latih  dan  data  uji. Setiap  data  memiliki  atribut  atau  fitur  di  tambah  label kelas.  Seringkali  atribut  atau  fitur  yang  ada  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  hasil  klasifikasi sehingga diperlukan proses seleksi fitur.
Proses  seleksi  fitur  merupakan  tahapan  penting yang  biasanya  dilakukan  pada  proses  klasifikasi  dengan data  berdimensi  tinggi.  Seleksi  fitur  merupakan  suatu permasalahan  untuk  menemukan  optimal  atau  sub optimal  irisan  dari  sebagian  fitur  terhadap  keseluruhan fitur.  Seleksi  fitur  sangat  penting  untuk  mengeluarkan fitur yang tidak berhubungan dan redundan. Hal tersebut membuat kompleksitas sistem berkurang dan meningkatkan akurasi [6].
Penelitian  ini  bertujuan  mengklasifikasikan  benih padi  rawa  Kalimantan  Selatan  menggunakan  proses seleksi  fitur  dan  algoritma  KNN.  Data  benih  padi  yang digunakan  merupakan  benih  padi  rawa  Kalimantan Selatan  [7].  Selanjutnya,  data  sintetis  di  buat menggunakan  data  tersebut.  Model  klasifikasi  KNN menggunakan data sintetis tanpa seleksi fitur dan dengan seleksi fitur. Hasil akurasi kedua model tersebut nantinya dibandingkan  untuk  menentukan  mana  model  yang terbaik.

## 2. Metode

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari Penelitian Soesanto, dkk [7]. Data ini berupa data benih padi rawa lokal Kalimantan Selatan sebanyak 72 jumlah data  yang  terdiri  atas  8  varietas  yaitu  Bayar  Papuyu, Bayar  Putih,  Benih  Kuning,  Benih  Putih,  Ketan,  Siam Gadis, Siam Unus dan Karan Dukuh. Data ini memiliki 7 fitur  meliputi  Area,  Perimeter,  MajorAxis,  MinorAxis, Circularity, AspectRatio, Roundness, dan Feret.

## Pembuatan Data Sintetis
Data  sintetis  dibuat  dengan  cara  memanfaatkan  nilai statistik  dari  data  asli.  Pertama-tama,  setiap  fitur  dicari nilai minimum dan nilai maksimalnya. Kemudian nilai 0
atau  1  di  proses  secara  acak.  Jika  nilai  0  maka tambahkan nilai  minimum dengan hasil perkalian antara bilangan acak dari 0-1 dengan selisih nilai minimum dan nilai  maksimum.  Jika  nilai  1  maka  kurangkan  nilai maksimum  dengan  hasil  perkalian  antara  bilangan  acak dari  0-1  dengan  selisih  nilai  minimum  dan  nilai maksimum.  Sehingga  data  sintetis  yang  dihasilkan memiliki  dimensi  matriks  100x8  untuk  fitur  data  dan dimensi  matriks  100x1  untuk  kelas  data.  Jumlah  data untuk masing-masing kelas berjumlah 100 jumlah data.

## Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  merupakan  proses  yang  melibatkan  subset dari  kumpulan  fitur  yang  menghasilkan  keluaran  seperti keseluruhan  kumpulan  fitur.  Seleksi  fitur  biasanya digunakan  untuk  memilih  fitur  yang optimal,  mereduksi dimensi,  meningkatkan  akurasi  algoritma  klasifier,  dan menghapus  fitur  yang  tidak  relevan  [8].  Salah  satu algoritma  seleksi  fitur  yang  bisa  digunakan  adalah algoritma  ReliefF.  Algoritma  ini  memanfaatkan  teknik pembobotan  untuk  mengukur  signifikansi  fitur  dalam konteks  klasifikasi.  Fitur  yang  dipilih  adalah  fitur  yang memiliki  bobot  paling  besar  [9].  Pseudocode  algoritma ReliefF lengkap [10] dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Pseudocode algoritma ReliefF secara umum

## Pembagian Data Latih dan Data Uji
Teknik pembagian data latih dan data uji adalah dengan stratified  k-fold  cross  validation  [11],  dengan  k  yang digunakan  adalah  5.  Teknik  ini  akan  membagi  data menjadi  5  sub  sample  terpisah,  dengan  4  sub  sample akan digunakan sebagai data latih dan 1 sub sample akan digunakan  sebagai  data  uji.  Gambar  2  menunjukkan ilustrasi stratified k-fold cross validation.
Gambar 2. Ilustrasi Stratified k-fold cross validation

## Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (k-NN atau KNN) dapat dikategorikan  sebagai  algoritma  instance-based  learning yaitu algoritma yang melakukan pembelajaran berdasarkan  data.  Jika  suatu  data  x  tanpa  label diinputkan,  maka  KNN  akan  menghitung  jarak  semua data yang sudah ada terhadap data x tersebut. Kemudian sebanyak  k  data  yang  memiliki  jarak  paling  dekat dengan  data  x  dipilih  untuk  menentukan  label  data  x. Sebanyak  k  data  yang  dipilih  tersebut  disebut  dengan Nearest Neighbor [12].
Untuk  mendefinisikan  jarak  antara  dua  titik  yaitu titik pada data training (x) dan titik pada data testing (y) maka  digunakan  rumus  pengukuran  jarak.  Salah  satu persamaan  jarak  yang  sering  digunakan  adalah Euclidean Distance .
Dengan  D  adalah  jarak  antara  titik  pada  data training x dan titik data testing y yang akan diklasifikasi, dimana  x=x1,x2,…,xi  dan  y=y1,y2,…,yi  dan  I merepresentasikan  nilai  atribut  serta  n  merupakan dimensi atribut.
Pada  fase  training,  algoritma  ini  hanya  melakukan penyimpanan  vektor-vektor  fitur  dan  klasifikasi  data training  sample.  Pada  fase  klasifikasi,  fitur-fitur  yang sama  dihitung  untuk  testing  data  (yang  klasifikasinya tidak diketahui). Jarak dari vektor baru yang ini terhadap seluruh  vektor  training  sample  dihitung  dan  sejumlah  k buah yang paling dekat diambil.
Langkah-langkah  untuk  menghitung  metode  Algoritma k-Nearest Neighbour adalah sebagai berikut:
a. Menentukan  Parameter  k  (Jumlah  tetangga  paling dekat)
b. Menghitung  jarak  masing-masing  objek  terhadap data sampel yang diberikan menggunakan Euclidean Distance .
c. Kemudian  mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke dalam kelompok yang mempunyai jarak terkecil.
d. Mengumpulkan  kategori  Y  (Klasifikasi Nearest Neighbour ).
e. Dengan  menggunakan  kategori Nearest  Neighbour yang  paling  mayoritas  maka  dapat  diprediksi  nilai label yang telah dihitung.
Perhitungan Akurasi Perhitungan akurasi
dilakukan dengan cara menjumlahkan  data  uji  yang  berhasil  diidentifikasi dengan  benar  dibagi  total  data  yang  digunakan  untuk pengujian.
3. Hasil dan Pembahasan

## Hasil Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  menggunakan  algoritma  ReliefF  dilakukan dengan bantuan tool Orange Data Mining. Algoritma ini mengurutkan  fitur  dari  yang  paling  berpengaruh (optimal)  sampai  sedikit  berpengaruh.  Tiga  fitur  yang optimal  hasil  algoritma  ini  meliputi  AspectRatio, MajorAxis,  dan  Feret  dengan  nilai  bobot  berturut-turut 0,489; 0,485; dan 0,456. Hasil penilaian bobot dari setiap fitur secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Seleksi Fitur

## Pengujian KNN Tanpa Seleksi Fitur
Hasil pengujian menggunakan jumlah k = 3 menunjukkan bahwa
algoritma KNN dapat mengklasifikasikan secara benar data benih padi dengan varietas  Bayar  Papuyu,  Benih  Putih,  Siam  Gadis  dan Siam Unus. Data benih padi dengan varietas Bayar Putih masih  salah  klasifikasi  di  kelas  Benih  Kuning  (28  data) dan Ketan (23 data). Data Benih Kuning dan Ketan lebih 50%  salah  klasifikasi  di  kelas  lain.  Sedangkan  untuk Data Karan Dukuh salah klasifikasi di kelas Bayar Putih (19 data) dan kelas Benih Kuning (10 data).
Akurasi  yang  didapat  algoritma  KNN  dengan jumlah  k=5  sangat  tinggi  di  beberapa  kelas.  Akurasi pada  kelas  Bayar  Papuyu,  Benih  Putih,  Siam  Gadis  dan Siam  Unus  adalah  100%.  Akurasi  pada  kelas  Bayar Putih hanya sebesar 44% dan selebihnya salah klasifikasi di kelas Benih Kuning (30%) dan Ketan (26%). Akurasi pada  kelas  Benih  Kuning  hanya  sebesar  35%  dan  salah klasifikasi di kelas Bayar Putih (45%) dan Ketan (20%). Akurasi pada kelas Karan Dukuh sebesar 63% dan salah klasifikasi di kelas Bayar Putih (26%) dan Benih Kuning (8%).  Sedangkan  akurasi  paling  rendah  didapat  pada kelas Ketan yaitu hanya 10%.
Sama dengan hasil akurasi algoritma menggunakan k  =  3  dan  k  =  5,  akurasi  menggunakan  k  =  7  mencapai 100%  untuk  kelas  Bayar  Papuyu,  Benih  Putih,  Siam Gadis  dan  Siam  Unus.  Akurasi  paling  rendah  di  dapat pada kelas Ketan dengan akurasi sebesar 25%.
Gambar 4, 5 dan 6 menunjukkan akurasi algoritma KNN  pada  Data  Sintetis  tanpa  Seleksi  Fitur.  Akurasi yang  di  dapat  pada  kelas  Bayar  Papuyu,  Benih  Putih, Siam  Gadis  dan  Siam  Unus  untuk  semua  variasi  nilai  k sebesar  100%.  Akurasi  pada  kelas  Bayar  Putih  paling tinggi  didapat  pada  nilai  k=3  dan  yang  terendah  pada nilai k=5. Akurasi pada kelas Benih Kuning paling tinggi di  dapat  pada  nilai  k=5  dan  yang  terendah  pada  nilai
k=3.  Akurasi  pada  kelas  Karan  Dukuh  paling  tinggi  di dapat  pada  nilai  k=3  dan  terendah  pada  nilai  k=7. Akurasi  pada  kelas  Ketan  paling  rendah  di  dapat  pada nilai k=5. Jika dilihat rata-rata akurasi untuk semua kelas pada  masing-masing  nilai  k  maka  didapatkan  akurasi paling  besar  pada  nilai  k=3  dengan  akurasi  sebesar 70,88%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  k=3 merupakan yang terbaik untuk data sintetis tanpa seleksi fitur.  Kode  1-9  merepresentasikan  kelas  padi  berturut- turut  yaitu  Bayar  Papuyu,  Bayar  Putih,  Benih  Kuning, Benih  Putih,  Ketan,  Siam  Gadis,  Siam  Unus  dan  Karan Dukuh.
Gambar 4. Pengujian KNN dengan nilai k=3
Gambar 5. Pengujian KNN dengan nilai k=5

## Pengujian KNN dengan Seleksi Fitur
Akurasi  yang  didapatkan  algoritma  KNN  dengan  k=7 mencapai  lebih  dari  90%  pada  beberapa  kelas  dengan rincian  kelas  Bayar  Papuyu  (100%),  Benih  Putih (100%),  Karan  Dukuh  (92%),  Siam  Gadis  (100%)  dan Siam  Unus  (100%).  Sedangkan  akurasi  pada  kelas  lain berturut-turut  kelas  Bayar  Putih  (48%),  Benih  Kuning (41%), dan Ketan (29%).
Gambar  7,  8  dan  9  menunjukkan  perbandingan akurasi  algoritma  KNN  pada  Data  Sintetis  dengan Seleksi  Fitur.  Akurasi  yang  di  dapat  pada  kelas  Bayar Papuyu, Benih Putih, Siam Gadis dan Siam Unus  untuk semua  variasi  nilai  k  sebesar  100%.  Akurasi  pada  kelas Karan Dukuh sebesar 92% untuk semua nilai k. Akurasi pada  kelas  Bayar  Putih  paling  tinggi  didapat  pada  nilai k=5  dan  yang  terendah  pada  nilai  k=7.  Akurasi  pada kelas Benih Kuning paling tinggi di dapat pada nilai k=7 dan  yang  terendah  pada  nilai  k=3.  Akurasi  pada  kelas Ketan  paling  tinggi  di  dapat  pada  nilai  k=7  dan  paling rendah pada nilai k=3. Jika dilihat rata-rata akurasi untuk semua  kelas  pada  masing-masing  nilai  k  maka didapatkan  akurasi  paling  besar  pada  nilai  k=7  dengan akurasi  sebesar  76,25%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa untuk  data  sintetis  dengan  seleksi  fitur  nilai  k=7 merupakan yang terbaik.
100 51 29 100 92 18 100 100 0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 Gambar 7. Pengujian KNN dengan nilai k=3
Gambar 8. Pengujian KNN dengan nilai k=5
Gambar 9. Pengujian KNN dengan nilai k=7
Akurasi  yang  didapatkan  algoritma  KNN  dengan k=3  mencapai  lebih  dari  90%  pada  beberapa  kelas dengan rincian kelas Bayar Papuyu (100%), Benih Putih (100%),  Karan  Dukuh  (92%),  Siam  Gadis  (100%)  dan Siam  Unus  (100%).  Sedangkan  akurasi  pada  kelas  lain berturut-turut  kelas  Bayar  Putih  (51%),  Benih  Kuning (29%), dan Ketan (18%).
Akurasi  yang  didapatkan  algoritma  KNN  dengan k=5  mencapai  lebih  dari  90%  pada  beberapa  kelas dengan rincian kelas Bayar Papuyu (100%), Benih Putih (100%),  Karan  Dukuh  (92%),  Siam  Gadis  (100%)  dan Siam  Unus  (100%).  Sedangkan  akurasi  pada  kelas  lain berturut-turut  kelas  Bayar  Putih  (52%),  Benih  Kuning (34%), dan Ketan (19%).

## Perbandingan Akurasi
Gambar 10 menunjukkan perbandingan akurasi algoritma  KNN  pada  data  sintetis  tanpa  seleksi  fitur dengan data sintetis dengan seleksi fitur. Pada nilai k=3, k=5  dan  k=7  akurasi  algoritma  KNN  setelah menggunakan  seleksi  fitur  mampu  meungguli  akurasi algoritma  KNN  tanpa  seleksi  fitur.  Secara  keseluruhan, akurasi  paling  tinggi  di  dapat  pada  saat  nilai  k=7  dan sudah  melalui  proses  seleksi  fitur.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  penggunaan  seleksi  fitur  dapat  mempengaruhi hasil akurasi algoritma KNN.
Gambar 10 . Grafik perbandingan akurasi algoritma KNN untuk setiap nilai k antara Data Sintetis tanpa Seleksi Fitur dan dengan Seleksi Fitur

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini yaitu data sintetis dapat digunakan untuk menguji akurasi algoritma KNN.  Rata-rata  akurasi  paling  tinggi  didapatkan  pada saat  nilai  k=3  sebesar  71%  untuk  Data  Sintetis  tanpa Seleksi  Fitur.  Selanjutnya,  untuk  meningkatkan  akurasi ditambahkan  proses  seleksi  fitur  dengan  hasil  3  fitur terbaik  dari  dataset  yaitu  AspectRatio,  MajorAxis  dan Feret.  Akurasi  algoritma  KNN  terhadap  Data  Sintetis dengan  Seleksi  Fitur  untuk  nilai  k=3  sebesar  74%,  nilai k=5  sebesar  75%  dan  k=7  sebesar  76%.  Jika dibandingkan  dengan  Data  Sintetis  tanpa  Seleksi  Fitur, maka  penambahan  akurasi  algoritma  KNN  untuk  nilai k=3  sebesar  3%,  dan  untuk  nilai  k=5  dan  k=7  sebesar 6%.  Sehingga  dapat  disimpulkan,  bahwa  penggunaan proses  Seleksi  Fitur  dapat  meningkatkan  akurasi algoritma  KNN  untuk  mengklasifikasikan  data  benih padi rawa Kalimantan Selatan berdasarkan ciri fisiknya. Selain  menggunakan  algoritma  KNN,  kasus  klasifikasi juga bisa  menggunakan algoritma seperti Jaringan Saraf Tiruan,  Random  Forest,  Decision  Tree  dan  SVM. Sehingga  saran  dari  penelitian  ini  adalah  mencoba membandingkan  akurasi  dari  beberapa  metode.  Selain itu,  juga  bisa  digunakan  Seleksi  Fitur  lain  seperti ANOVA, Information Gain Ratio dan Gini Decrease.

## Daftar Pustaka
[1] United  States  Department  of  Agriculture,  “Milled Rice  Domestic  Consumption  by  Country  in  1000 MT  –  Country  Rankings,”  [Online].  Available: http://www.indexmundi.com/agriculture/?commod ity=milled-rice&graph=domestic-consumption.
[Accessed 25 September 2017].
[2]   P.  Lestari,  “Metode  PCR  (Polymerase  Chain Reaction)  Cara  Mengidentifikasi  Padi  Bermutu Rasa Tinggi,” SinarTani, pp. 13-16, 2011.
[3]   P.  T.  T.  Hong,  T.  T.  T.  Hai,  L.  T.  Lan,  V.  T. Hoang,  V.  Hai  and  T.  T.  Nguyen,  “Comparative study  on  vision  based  rice  seed  varieties identification,”  in 2015  Seventh  International
Conference on Knowledge and Systems Engineering , 2015.
[4]   S.  S.  Telang  and  S.  Buradkar,  "Review  Paper  on Analysis  and  Grading  of  Food,  Grains  Using Image  Processing  and  SVM,” International Journal  on  Recent  and  Innovation  Trends  in Computing  and  Communication, vol.  3,  no.  2,  pp. 050-054, 2015.
[5]   H. Kaur and B. Singh, “Classification and Grading Rice  Using  Multi-Class  SVM,” International Journal  of  Scientific  and  Research  Publications, vol. 3, no. 4, pp. 1-5, 2013.
[6]   R.  I.  Srinivas,  “Feature  Subset  Selection  using Rough  Sets  for  High  Dimensional  Data,” International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), vol. 2, no. 5, pp. 8-12, 2015.
[7]   O. Soesanto, A. Yusuf, D. H. Mursyidin and M. S. Pebriadi, “Jaringan Saraf Radial Basis Probabilistic untuk  Identifikasi  Morfologi  Benih  Padi  Rawa Kalimantan  Selatan,” Jurnal  Ilmu  Komputer  Agri- Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 14-21, 2015.
[8]   S.  Kumbhar  and  S.  Mulla,  “Literature  Review  on
Feature Subset Selection Techniques,” International Journal of Application or Innovation in Engineering and Management, vol. 3, no. 9, pp. 231-233, 2014.
[9]   E.  R.  M.  Saleh,  E.  Noor,  T.  Djatna  and  Irzaman, “Seleksi  Parameter  Dielektrik  Penentuan  Masa Kadaluwarsa  Biskuit  (wafer)  dengan  Pendekatan Regresi  Linier,  Feature  Selection  (ReliefF)  dan Artificial  Neural  Network,” Jurnal  Teknologi Industri  Pertanian, vol.  23,  no.  2,  pp.  164-173, 2013.
[10]   M. Robnik-Sikonja and I. Kononenko, “Theoretical  and  Empirical  Analysis  of  ReliefF and RreliefF,” Machine  Learning, vol. 53, pp.  23- 69, 2003.
[11]   D. L. Olson and D. Delen, “Advanced Data Mining Techniques”, Springer  Science  &  Business  Media, 2008.
[12]  Z.  Deng,  X.  Zhu,  D.  Cheng,  M.  Zong  and  S. Zhang, “Efficient kNN classification algorithm for big data,” Neurocomputing, pp. 143-148, 2016.